基于大小突发块划分的微信支付行为识别模型

发布时间：2020-10-28 14:31

　　 针对微信红包与转账功能被用于红包赌博、非法交易等违法活动,且现有的研究工作难以识别微信中收发红包与转账行为的具体次数,以及存在低识别率和高资源消耗的问题,提出了一种划分大、小流量突发块的方法来提取流量特征,从而对收发红包与转账行为进行有效识别。首先,利用收发红包与转账行为流量的突发性,设定大突发时间阈值将这类行为的流量突发块分隔开;然后,针对收发红包与转账行为由多次连续的用户操作组成的特性,设定小突发阈值将流量块进一步细化为小突发块;最后,综合大突发块中各个小突发块的特征,得到最终的特征。实验结果显示,该方法在时间效率、空间占用率、识别准确率、算法普适性等方面普遍优于微信支付行为识别方面的现有研究,平均准确率最高可达97. 58%。真实场景的测试结果表明,所提出的方法基本能准确识别出一段时间内用户收发红包与转账行为的次数。
【部分图文】：

小突发阈值取不同值时准确率的变化

大突发阈值将单任务产生的流量框定之后，利用单操作流量的突发性再次将大流量块细分，可对单任务的特征做进一步剖析。小突发阈值用于准确划分单操作产生的数据包，它只与对应的通信协议以及网络传输有关。本研究中详细的大小阈值验证实验见3.2节。2.3 特征提取

通过XGBoost(eXtreme Gradient Boosting）算法训练得出这些特征的重要性如图2，结果显示，除了“不完整流总数”重要性极低之外，其余特征对分类准确率贡献度都很高。2.4 训练分类器
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本文编号：2860217